组合型自适应模糊控制器的设计与分析

充分利用被控对象与控制行为的知识,为一类非线性系统设计一个组合型自适应模糊控制器。它的主要特点是设计一个自适应补偿器来减小建模误差和参数估计误差对系统性能的影响。在不要求最优逼近误差平方可积和上界已知的条件下,证明闭环系统全局渐近稳定,所有信号有界且跟踪误差收敛到零。     

一类非线性系统的自适应反步控制

研究一类带有未知常数参量的非线性系统的镇定及自适应控制器设计问题,提出了一类非线性系统参数估计器设计及自适应反步控制器设计的新方法.构造出Lyapunov函数, 并给出闭环系统全局渐近稳定的新的充分条件.例子表明了所获方法的有效性.     

基于神经网络的一类非线性时滞系统自适应控制器设计

针对一类带有扰动和未知时滞的非线性系统,通过反步方法设计一种鲁棒自适应控制器.提出了一种新的Lyapunov-Krasovskii泛函,补偿了未知时滞项的不确定性.引入一种合适的偶函数,避免了控制器的奇异性问题.通过Lyapunov直接方法,证明了所设计的控制器能保证闭环系统所有信号全局一致最终有界.     

Chen混沌系统的非线性全局同步控制

研究了Chen提出的一个新的混沌系统的混沌同步问题,利用非线性控制方法设计了三种混沌同步控制器,并用李雅普诺夫方法证明了在混沌控制器作用下,驱动、响应混沌系统可以实现全局同步.数值仿真结果表明,所设计的三种混沌控制器都能有效的实现混沌同步,并且具有很强的鲁棒性.     

基于RBF神经网络的一类非线性时滞系统自适应控制器设计

针对一类带有未知非线性函数的严格反馈非线性时滞系统,设计了一种自适应神经网络控制器.选择径向基函数神经网络逼近未知的非线性函数.所提出的控制方案能保证闭环系统的所有信号是全局一致最终有界的.证明了跟踪误差信号将收敛于一个小紧集内.仿真实例验证了所提出方法的有效性.     

参数不确定非自治混沌系统的自适应指数同步

针对参数不确定非自治混沌系统,研究了指数同步问题.给出了自适应控制器的构造方法,并运用Lyapunov稳定性定理证明了在该控制器下的误差系统是指数稳定的,且可以通过调整控制参数控制同步时间.最后,利用MATLAB软件对两个含有不确定参数的非自治混沌系统进行了数值仿真,验证了所提出方法的有效性和正确性.     

PMSG风电系统最大风能捕获自适应模糊滑模控制器设计

在分析了永磁同步发电机数学模型的基础上,以实现额定风速下风能的最大捕获为目标,采用滑模控制和模糊控制相结合的方法,提出了一种新的自适应模糊切换控制方法。该方法使得风电系统在额定风速以下时,能够根据风速的变化实时地改变电机转速,从而获得最佳叶尖速比,实现最大功率追踪的目标。仿真结果表明,自适应模糊切换控制方法可以有效实现额定风速下的最大风能捕获,同时弥补非线性给系统带来的影响,提高了系统的鲁棒性和稳定性。     

不同维分数阶混沌系统的自适应模糊滑模有限时间同步控制

针对不同维分数阶混沌系统的有限时间同步问题,提出了一个分数阶自适应模糊滑模控制方案。为增加同步误差的收敛速度,本文提出了一种新型的积分滑模面,并利用模糊逻辑系统结合分数阶自适应律估计理想控制器的未知部分。基于分数阶Lyapunov稳定性理论,设计了分数阶模糊滑模同步控制器,可使不同维分数阶混沌系统的同步误差在有限时间内达到滑模面。最后,数值仿真的结果验证了本文方法的有效性。     

PMSM系统的参数稳定性分析和自适应控制

针对含未知参数的永磁同步电机(PMSM)系统,研究其参数稳定性和自适应控制问题.首先,分析了参数变化对PMSM系统平衡点的影响.然后,通过设计自适应控制器使得闭环系统具有耗散Hamiltonian结构,使闭环系统的能量分布随着未知参数的漂移而自动的改变,且能量函数总在未知参数对应的平衡点处取得极小值,从而实现自适应参数...     

一类非线性不确定系统的鲁棒自适应模糊跟踪控制

针对一类单输入单输出非线性不确定系统，提出一种稳定的间接自适应模糊控制方法。该方法考虑了跟踪误差和逼近误差对参数自适应律的共同影响，并对模糊逼近误差和外扰采用H∞补偿控制。仿真结果表明本文所提出的方法具有良好的跟踪性能。     

非线性时滞系统的直接自适应模糊控制

针对一类具有摄动的严格反馈非线性时滞系统,基于后推设计方法,利用第一类模糊系统的逼近能力,提出了一种新的直接自适应控制方案。该方案避免了虚拟控制增益符号已知的假设。设计中引入连续鲁棒项对系统的摄动部分进行抑制。通过理论分析,证明了闭环系统是半全局一致终结有界的,跟踪误差收敛到一个小的残差集内。     

一类MIMO非线性系统的稳定自适应模糊控制

针对一类 MIMO不确定非线性系统 ,基于一种修改的李亚普诺夫函数并利用 I型模糊系统的逼近能力 ,提出一种分散自适应模糊控制器设计的新方案。该方案不但能够避免现有的一些自适应模糊 /神经网络控制器设计中对控制增益一阶导数上界的要求 ,而且能够避免控制器的奇异问题。通过理论分析 ,证明闭环控制系统是全局稳定的 ,跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于观测器的直接自适应模糊控制

针对一类不确定非线性系统,利用H∞控制技术和T-S模糊系统,提出了一种基于观测器的直接自适应模糊控制方法。该方法不需要系统的状态变量完全可测。通过引入最优逼近误差补偿项,取消了最优逼近误差平方可积的假设条件。基于Lyapunov稳定理论,证明了闭环自适应模糊系统是半全局一致终结有界的,且跟踪误差渐近收敛到零。仿真结果表明所提设计方法的有效性。     

一类死区非线性输入系统的自适应模糊控制

针对一类具有死区非线性输入的非线性系统,基于滑模控制的基本原理,利用II型模糊逻辑系统对未知函数进行在线逼近,提出了一种具有监督器的自适应模糊滑模控制方法。该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界,并通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响。通过理论分析,证明了跟踪误差收敛到零。     

一种新型的模糊神经网络及其应用

本文提出了一种新型的模糊神经网络，从理论上论证了其推理的合理性和逼近能力，同时应用于系统辩识，取得较好的效果。     

一类高阶关联大系统的分散自适应模糊控制

针对一类关联项的上界是系统全状态的普通高阶多项式的关联大系统,设计了一种新的分散自适应模糊控制方法.该方法通过对关联项的处理,使得各个子系统仅根据自己的信息就能确定相应的控制量,真正实现分散控制.基于Lyapunov稳定理论,分析证明了闭环系统半全局一致终结有界.仿真结果表明了所设计方法的有效性.     

一类非仿射不确定非线性系统的自适应模糊输出反馈控制

针对一类非仿射的不确定非线性系统,利用H∞控制技术和模糊系统,提出一种基于观测器的混合的直接自适应模糊控制方法,该方法不需要系统的状态变量完全可测,同时取消了最优逼近误差平方可积的假设条件,而且跟踪误差渐近收敛到零。仿真结果表明所提设计方法的有效性。     

典型模糊控制器的隶属函数设计及分析

基于一类sum-product模糊推理算子、重心解模糊化法和单点输出的典型模糊控制器的解析结构推导,深入分析了输入隶属函数对模糊控制系统性能的影响,提出了隶属函数的系统化设计方法.并在此基础上,设计了一种具有等差间距因子的三角形隶属函数并推导了其模糊控制器的解析结构,仿真结果证明了该设计的有效性.     

基于观测器的模糊Delta算子系统的控制器设计

对于非线性模糊系统控制器和观测器的分析和设计,提出一种统一方法。利用Delta域离散T—S模糊模型对非线性系统建模,并基于李雅普诺夫稳定性理论给出模糊状态反馈控制器和观测器的设计策略,将所得结果归结为求解一组线性矩阵不等式。同时结论表明:分离性原理对Delta算子T—S模糊系统仍然成立。所得结果可将现有关于连续和离散T—S模糊系统的相关结论统一于Delta算子框架内。